암퇘지( Sus scrofa domesticus Erxleben) 의 발정 상태를 파악하는 데에는 상당한 노동 투입이 필요하며, 지속적인 실시간 모니터링은 현실적으로 어렵다. 작업자들은 통상 정해진 간격으로 발정을 확인하고, 경험에 근거하여 인공수정 시점을 결정한다. 그러나 경험 기반 방법은 주관적이며 작업자의 숙련도에 따라 달라져, 대규모 농장에서의 표준화된 관리에 장애가 된다. 본 연구에서는 카메라와 딥러닝을 이용하여 암퇘지를 검출하고 자세 변화(postural changes)를 분석함으로써 발정 탐지와 최적 인공수정 시점 예측을 가능하게 한다. 실험 결과, 제안된 방법은 정확도 70%(42/60)를 달성하였고, 권장 인공수정 시점은 인간의 결정과 비교하여 24시간 미만의 차이를 보였다. 이러한 접근은 데이터 기반의 발정 탐지 및 수정 스케줄링을 촉진하여, 노동 집약도를 낮추고 생식 성과를 개선할 수 있으며, 특히 노동 집약적이고 대규모의 돈사 생산 시스템에 유리할 것으로 기대된다.

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